【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人脸识别的，尤其是涉及一种遮挡鲁棒的人脸关键点检测方法。
技术介绍
1、人脸关键点检测任务是人脸识别以及人脸分析领域中的关键步骤，也是诸如表情识别、人脸编辑以及三维人脸重建等其它人脸相关问题的重要研究前提。然而，目前主流的基于热图回归的人脸关键点检测算法，往往针对每一个关键点分别生成一张孤立的热图，进而导致模型不能很好的学习关键点之间的相互关系。此外，人类在进行人脸关键点标注时，对于遮挡关键点的标注往往依赖于人脸自身的结构约束，即人脸五官的位置和大小是相对固定的。然而现有的方法却大多忽略了这一点。因此，如何更好地学习关键点之间的相互关系，并充分利用人脸自身的强结构约束，进而增强模型在遮挡情况下的性能，就成为了一个研究问题。
2、人脸检测目前常用的方案为pipnet，该方案首先把在平均脸上具有最小欧氏距离的关键点定义为彼此的相邻点，然后通过小尺寸的热图回归迫使相邻点进行局部的特征共享并进行关键点的初次定位，最后再按照坐标回归的方法，将每个关键点调整至最终位置，进而实现了一种结合了热图回归和坐标回归优势的人脸关键点...
【技术保护点】
1.一种遮挡鲁棒的人脸关键点检测方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种遮挡鲁棒的人脸关键点检测方法，其特征在于，基于所述组件热图和偏移热图计算人脸关键点坐标检测结果具体为：
3.根据权利要求2所述的一种遮挡鲁棒的人脸关键点检测方法，其特征在于，所述组件热图的大小为n×n×C，C为人脸组件的数量，所述人脸组件分别为脸颊、左眉、右眉、左眼、右眼、鼻子和嘴巴，每个组件热图中的每个位置的像素值表示人脸组件位于该位置上的概率，所述组件热图中像素值最大的像素坐标为人脸组件坐标。
4.根据权利要求3所述的一种遮挡鲁棒的人脸关键...
【技术特征摘要】
1.一种遮挡鲁棒的人脸关键点检测方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种遮挡鲁棒的人脸关键点检测方法，其特征在于，基于所述组件热图和偏移热图计算人脸关键点坐标检测结果具体为：
3.根据权利要求2所述的一种遮挡鲁棒的人脸关键点检测方法，其特征在于，所述组件热图的大小为n×n×c，c为人脸组件的数量，所述人脸组件分别为脸颊、左眉、右眉、左眼、右眼、鼻子和嘴巴，每个组件热图中的每个位置的像素值表示人脸组件位于该位置上的概率，所述组件热图中像素值最大的像素坐标为人脸组件坐标。
4.根据权利要求3所述的一种遮挡鲁棒的人脸关键点检测方法，其特征在于，所述x轴偏移热图和y轴偏移热图的大小为1×64×n和64×1×n，n表示关键点的数量。
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